جدول المحتويات:
فيديو: تقرير Covid Live باستخدام Raspberry Pi: 6 خطوات
2025 مؤلف: John Day | [email protected]. آخر تعديل: 2025-01-13 06:56
كما نعلم ، يتأثر العالم بأسره بجائحة COVID-19 ويعمل الجميع تقريبًا من المنزل. يجب علينا جميعًا الاستفادة من هذه المدة في أحسن الأحوال ، لتحسين مهاراتنا التقنية أو كتابة بعض البرامج النصية البايثونية الجيدة ، دعونا نرى نصًا بسيطًا من Python لإظهار حالات فيروس كورونا الحكومية في الهند. يقوم نص Python هذا بجلب البيانات الحية من الموقع الرسمي لوزارة الصحة.
اللوازم
Raspberry Pi 3 ب +
بطاقة SD (بحد أدنى 16 جيجابايت)
كابل HDMI
كابل إيثرنت
اتصال بالإنترنت
إذا كنت أول مرة في Raspberry Pi ، فأنت بحاجة إلى إعداده: -
متطلبات أخرى
رابط رمز viusal stdio (python ID) هنا: -
الخطوة 1: إعداد Raspberry Pi
تأكد من تثبيت نظام التشغيل على بطاقة SD. قد يكون نظام التشغيل Raspberry Pi مثبتًا على بطاقة SD الخاصة بك. … تكوين اتصال Wifi على بطاقة SD الخاصة بك. … قم بتشغيل Raspberry Pi الخاص بك. … اتصل بـ Raspberry Pi الخاص بك باستخدام SSH. … تثبيت خادم VNC. … تثبيت عارض VNC على الكمبيوتر المحمول الخاص بك.
لتشغيل برنامج
قبل أن نبدأ في كتابة البرنامج ، نحتاج أولاً إلى تثبيت وحدة Raspberry Pi GPIO Python. هذه مكتبة تسمح لنا بالوصول إلى منفذ GPIO مباشرة من Python.
لتثبيت مكتبة Python ، افتح Terminal وقم بتنفيذ ما يلي
نقطة تثبيت python-rpi.gpio python3-rpi.gpio
بعد تثبيت المكتبة الآن ، افتح Python IDE المفضل لديك والصق هذا الرمز أو جرب بنفسك
الخطوة 2: تحتاج إلى تثبيت بعض الميزات الإضافية لذلك فهي: -
تثبيت نقطة bs4
جدولة تثبيت النقطة
نقطة تثبيت matplotlib
نقطة تثبيت numpy
تحتاج إلى فتح موجه الأوامر ، للذهاب إلى زر البحث وإدخال cmd وفتحه باستخدام Run كمسؤول
الخطوة الثالثة: استيراد Libaray
# استيراد مكتبات
طلبات الاستيراد
من bs4 استيراد BeautifulSoup
من جدولة استيراد جدولة
استيراد نظام التشغيل
استيراد numpy كـ np
استيراد matplotlib.pyplot كـ PLT
الخطوة 4: جمع البيانات الحية من الموقع الرسمي لوزارة الشؤون الصحية
extract_contents = صف lambda: [x.text.replace ('\ n'، '') لـ x في الصف]
URL = 'https://www.mohfw.gov.in/' SHORT_HEADERS = ['SNo'، 'State'، 'Indian-Confirmed'، 'Foreign-Confirmed'، 'Cured'، 'Death']
response = request.get (URL).content soup = BeautifulSoup (response، 'html.parser')
header = extract_contents (soup.tr.find_all ('th'))
stats = all_rows = soup.find_all ('tr')
للصف في all_rows:
stat = extract_contents (row.find_all ('td'))
إذا كان الإحصائيات:
إذا كان len (stat) == 5:
# الصف الأخير
stat = ["، * stat]
stats.append (stat)
elif len (stat) == 6:
stats.append (stat)
الإحصائيات [-1] [1] = "إجمالي الحالات"
stats.remove (stats [-1])
الخطوة 5: إنشاء جدول لإظهار الإخراج
كائنات =
للصف في الإحصائيات: objects.append (الصف [1])
y_pos = np.arange (لين (كائنات))
أداء =
للصف في الإحصائيات:
Performance.append (int (row [2]) + int (row [3]))
الجدول = جدولة (الإحصائيات ، الرؤوس = SHORT_HEADERS)
طباعة (طاولة)
الخطوة 6: يمكنك الآن رؤية هذا التقرير
تذكر أنه تقرير مباشر لذلك هناك تغيير في كل مرة